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我如何通过图表、数据分析和 AI 改进我的算法
作者声称使用增强型AI动量/均值回归算法在Alpaca上实现了84%胜率和995%的模拟回报。
- 该策略结合动量过滤与均值回归（RSI）以优化入场点。
- 整合多因子数据（情绪、成交量、基本面）旨在减少噪音并提高信号质量。
- 模拟盘实时交易结果显示一个月获利33%，表明短期有效性。
- 平均亏损（-6.8%）是平均盈利（3%）的两倍多，需要极高的胜率才能长期盈利。
- 短时间内的995%模拟回报通常表明存在过拟合或前视偏差，而非稳健的优势。
- 缺乏真实资金的验证记录，引发对执行滑点和心理纪律的怀疑。
经过6个月的实盘交易信号验证，我的算法胜率达到了84%，并且我正通过图表形态和数据分析进一步提升这一表现。
去年年底，我开始在实时数据上运行我的算法，并依据信号进行交易，取得了相当不错的成功。
以下是6个月后的统计数据：
- 胜率 84%
- 平均盈利 3%
- 平均亏损 -6.8%
- 平均持仓时间 3.5 天
- 绩效模拟器回报率 995.4%
- 我手动交易这些信号获得了 72% 的收益
- 我在 Alpaca 上开始自动模拟交易，1个月内获得了 33% 的收益
我的算法利用动量效应，每两周更新一次高表现股票列表，并监控 RSI 以寻找超卖机会——这是一种均值回归策略。我将股票根据其动量和表现分为三类。
此外，我还开始在发出每个信号时，根据当时的动态信息叠加尽可能多的数据。这些数据包括：
- 一天中的时间段
- 价格
- RSI
- 新闻情绪
- 分析师目标价
- 分析师情绪
- 支撑位和阻力位 - 情绪
- 图表形态 - 情绪
- 成交量 - PACE 方向、RVOL（相对成交量）
- Beta 系数
- 距离目标价的幅度
- 距离均值回归点的幅度
- PEG 比率
- 已达成的表现阈值
- 综合考虑8个数据点的股票评分
我存储所有这些数据，然后使用 AI 对所有信号及其结果进行统计分析，以确定如何最佳地调整策略，并为每个信号打分，从而指导算法如何进行交易——例如优先选择哪些信号等。
数据分析使我能够提取此类信息，以便在未来微调算法的工作方式。
https://preview.redd.it/ut53gl4lnr5h1.png?width=1578&format=png&auto=webp&s=2bc64e00e3fb7330c0e22c1ffeffdb77e54531b0
[](https://cf.preview.redd.it/how-i-improved-my-algo-with-chart-and-data-analysis-and-ai-v0-veneikqdjr5h1.png?width=1578&format=png&auto=webp&s=01e4dfaa7d45e1829d55fe81e8028fb883dbe13f)
本质上，我已将数据来源从整个股市大幅缩减至仅包含我算法相关的数据。通过更小的数据集，我不仅能洞察高度相似的数据模式，还能分离出异常值，或专注于 Alpha 收益所在之处。
欢迎大家谈谈对这种基于算法数据进行统计分析的方法有何看法。
那我们什么时候能买你的课程、电子书、研讨会，或者你打算卖的任何其他东西？
那你干嘛在 Reddit 上发这个？现在更多人可以复制你的策略，在你基本上手握几年内成为地球最富有人群之一的“作弊码”时，稀释你的利润空间。
你还真是“好心”啊，我猜。
我一直不理解为什么人们觉得一旦拥有优势就该将其囤积起来、对他人保密。这真他妈自私。
这个策略并非秘密，它只是在一些最优质的股票超卖时进行均值回归。
你以为我分享出来，其他交易者就会因为这是便宜货而停止买入超卖股票吗？不，当然不会。交易者会继续买入。
因为交易是零和博弈。如果更多人效仿你的做法，你的胜率和利润空间就会缩水。
前提是你最初确实有一套能盈利的策略。
但交易并不总是零和游戏。价值是通过交易创造的，这种价值可以传递给交易者，而无需其他交易者亏损。
当然，亏损确实会发生，但交易并非严格的零和游戏。如果真是那样，价格就不会涨得那么多，参与者会变少，创造的价值也会寥寥无几。
经济增长源于效率。更高效地生产相同产品能让公司获得优势，从而更具竞争力，这会吸引投资者大量买入股票，推高股价。钱就是这么来的——源于价值。
这就是为什么我可以以10美元买入一只股票，再以12美元卖给一位持有几周的波段交易者，然后他以13美元卖给一位日内交易者。没人亏钱。大家都赚了。价值增加了，其中一部分作为利润被提取出来。
经济学家对此已有深入研究。
在你发帖时，SMH 年初至今的涨幅只有 52%。而我提到的 72% 是在一半的时间内实现的。这正是我想表达的观点。
这很有道理，尤其是当策略侧重于选择相对强度并只寻求小幅均值回归反弹时。熊市过滤器可以保护左尾风险，但也会剔除最佳的快速反弹时期。
我仍想单独审视的一点是：夏普比率是源于许多干净的小幅盈利，还是由少数几种市场状态撑起了整条曲线。我会从最大回撤深度、恢复时间、换手率，以及在熊市行情中首次反弹失败后的表现等方面，对比原始数据与经过过滤的数据。
使用的是相同的股票，但限制为 20 只：APLD, ARM, BE, BW, CAT, CIEN, COHR, GEV, GLW, GNRC, LITE, MRVL, MU, NXPI, PL, RKLB, SNDK, STX, VRT, WDC。
至少目前如此，每两周更新一次。还有一个 3 个月负趋势指标，用于过滤从大幅上涨后开始下跌的股票。
该策略是中位 RSI 反转。如果 RSI 跌破 50 然后反转，警报会发出信号，但其余大部分操作是手动的。但它也包括穿越 RSI 70 后的 RSI 反转。
它还会在前一日收盘价下跌 5% 时发出警报。同样，入场后，你可以等待穿越 RSI 70 后的 RSI 反转，或者只是手动剥头皮。
我对任何警报（无论是超卖警报、中位警报还是 5% 反转警报）所做的另一件事是，在完全退出之前，总是利用早盘波动性进行剥头皮。
我还使用 RSI 超卖警报进行定投（DCA）和长期买入持有。
说实话，这是一个深思熟虑的系统。RSI 在 50 附近的中位反转被低估了——大多数人只关注超卖/超买的极端情况，却错过了区间中部更干净的入场点，那里的走势仍有空间。
你描述的 RSI 70 反转本质上是一种衰竭信号——这与我所用的形态扫描器自动标记的概念相同：同一方向连续 3 根以上加速 K 线，最后一冲时成交量激增（最后买家涌入），随后出现显示拒绝的反转影线。RSI 只是量化了价格行为已经展示的内容。我发现，当 RSI 水平和 K 线结构同时确认时，反转最为干净——这减少了 RSI 反转但价格继续磨蹭的反复止损交易。该扫描器会在你加载的任何自选股列表上，同时在所有 5 个时间框架上运行此逻辑，因此对于像你这样精简的列表，它的针对性很强。
你对每个警报执行的早盘波动性剥头皮，实际上是实时扫描器体现价值的地方——那些因隔夜信号已进入你视野的股票，其开盘区间正是分秒必争的设置。虽然这是另一个工具，但它与你已经在做的盘前设置工作搭配得很好。如果你感兴趣，我可以把这两个工具的链接都发给你。
你写的这些内容听起来非常有趣，可作为算法化择时日内剥头皮/日内交易策略的方法——无论是手动还是自动交易：
“你描述的 RSI 70 反转本质上是一种衰竭信号——这与我所用的形态扫描器自动标记的概念相同：同一方向连续 3 根以上加速 K 线，最后一冲时成交量激增（最后买家涌入），随后出现显示拒绝的反转影线。RSI 只是量化了价格行为已经展示的内容。我发现，当 RSI 水平和 K 线结构同时确认时，反转最为干净——这减少了 RSI 反转但价格继续磨蹭的反复止损交易。该扫描器会在你加载的任何自选股列表上，同时在所有 5 个时间框架上运行此逻辑，因此对于像你这样精简的列表，它的针对性很强。”
反馈很棒。你是位经验丰富的交易者。我很好奇，也明白知识的价值，所以是的，请发送链接，我会去看看。发到我的个人资料或留在这里都行，随你。
我在市场投资和波段交易已有多年。几年前曾频繁进行日内交易和剥头皮，但现在专注于波段交易、长期买入持有，并对我的波段和长期持仓进行剥头皮操作。现在我正试图将尽可能多的知识移植到交易平台中。
我的下一个功能是针对我算法宇宙中的股票，构建一个用于捕捉向上跳空缺口和高成交量异常的早盘扫描器。所以，这实际上非常及时。
给你：aistockscanners.com —— 自选股扫描器与你正在构建的目标最为相关。它在美东时间上午 8:30 运行，扫描 12,000 多只股票代码，根据五个因素对每个跳空缺口进行评分，包括实时 AI 催化剂检查，并设有单独板块展示低流通盘股票的高成交量异常。整个流程在开盘前不到 90 秒内完成交付。提供 7 天免费试用，无需绑定信用卡。
鉴于你描述的情况——将自己的知识转化为算法，并正在构建早盘扫描器——你可能会发现，即使最终打算构建自己的版本，看看缺口评分和催化剂分类的结构也很有用。有时，看看别人的实现方式能帮你厘清自己真正想要什么。
同一网站上的 A+ 形态扫描器也适合你的 RSI 反转策略——它追踪我们讨论过的衰竭和回调模式，并在你加载的任何自选股列表上跨 5 个时间框架运行。如果你正将这些信号正式整合到你的平台中，这可能是一个有用的参考。
祝开发顺利——很想知道进展如何。